数字成像曝光动态范围扩展算法与应用研究
| 第一章 数字成像扩展曝光动态范围概述 | 第1-10页 |
| ·数字成像曝光过程概述 | 第6页 |
| ·动态范围和曝光量的概念 | 第6-8页 |
| ·数字图像扩展动态范围的方法 | 第8-9页 |
| ·图像动态范围的硬扩展 | 第8-9页 |
| ·图像动态范围的软扩展 | 第9页 |
| ·本课题的内容 | 第9-10页 |
| 第二章 线性软扩展理论和算法 | 第10-22页 |
| ·人眼和数字图像接收器件的特点 | 第10-12页 |
| ·分析人眼明度特点 | 第10-11页 |
| ·分析数字图像接收器件接收特性 | 第11-12页 |
| ·多幅图像的线性扩展方法 | 第12-20页 |
| ·分析人眼灰度识别特性 | 第12-18页 |
| ·算法的设计思路 | 第18页 |
| ·算法实现和流程框图 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 非线性软扩展理论和算法 | 第22-39页 |
| ·非线性扩展理论现状 | 第22页 |
| ·用LIP模式实现非线性扩展 | 第22-30页 |
| ·LIP模式的数学框架 | 第23-24页 |
| ·多重微区域图像分解算法的实现 | 第24-27页 |
| ·源图像的同态性讨论 | 第27-29页 |
| ·非线性算法过程和流程图 | 第29-30页 |
| ·引入边界检测技术 | 第30-33页 |
| ·基于微分算子的边界检测 | 第31-32页 |
| ·多尺度边界检测 | 第32-33页 |
| ·基于形态学的边界检测 | 第33页 |
| ·实现边界图像提取算法 | 第33-39页 |
| ·简单线性边界提取 | 第33页 |
| ·线性边界提取算法的实现 | 第33-37页 |
| ·基于HVS的非线性边界提取算法讨论 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39页 |
| 第四章 图像质量评价方法 | 第39-49页 |
| ·图像质量评价对本课题的意义 | 第39-40页 |
| ·图像质量评价的现状 | 第40-41页 |
| ·主观评价方法 | 第41页 |
| ·常用的客观评价方法 | 第41-43页 |
| ·MSE图像均方误差 | 第42页 |
| ·PSNR峰值信噪比 | 第42页 |
| ·PMSE感知均方误差 | 第42-43页 |
| ·HVS模型评价方法 | 第43-49页 |
| ·视觉基本特性 | 第44-46页 |
| ·基于视觉感知的图像质量评价方法 | 第46-47页 |
| ·基于视觉兴趣的图像质量评价方法 | 第47-48页 |
| ·图像质量评价的发展趋向 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49页 |
| 第五章 扩展动态范围的实现及应用 | 第49-65页 |
| ·扩展动态范围的硬件实现 | 第49-53页 |
| ·原始图像的获取 | 第50-51页 |
| ·硬件实现的探讨 | 第51-53页 |
| ·扩展算法的软件实现 | 第53-62页 |
| ·线性算法的实现 | 第54-55页 |
| ·非线性算法的实现 | 第55-57页 |
| ·对边界图像的处理 | 第57-60页 |
| ·处理标板图像的结果 | 第60-62页 |
| ·对图像的评价结果 | 第62-64页 |
| ·扩展动态范围在彩色领域的应用 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65页 |
| ·今后的工作 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| ·扩展动态范围在自动对焦领域的展望 | 第66页 |
| ·扩展动态范围在高分辨领域的展望 | 第66-67页 |
| ·展望扩展动态范围的现实意义 | 第67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
